一种螺杆泵性能测试装置及方法与流程

本发明涉及一种螺杆泵性能测试装置及方法，属于油气地面集输技术领域。

背景技术：

螺杆泵在性能检测方面，由于螺杆泵性能测试装置测量因素单一，无法较全面的了解螺杆泵在不同运行工况下的性能情况，从而无法及早发现缺陷进行改进，而计算机仿真技术无法代替螺杆泵实际操作。

螺杆泵在参数运行过程中，需要科学、客观地了解螺杆泵性能优劣，降低人为判断失误的概率。因此，需要开发简单快速判断其性能优劣的方法以及时了解其状况；为螺杆泵转速优化控制，延长其工作寿命具有重要意义。

现有技术中，申请日为2016年02月02日、公告号为cn105649978a的中国发明专利公开了一种单螺杆泵故障诊断和性能测试装置及方法。所述单螺杆泵在油田地面集输系统接转站内由终端设备和监控中心组成；终端设备根据控制命令进行工作模式的切换、运行参数的采集和运行工况的调节；监控中心实现单螺杆泵运行工况监测、控制命令的下达、故障诊断和性能分析；终端设备与监控中心之间通过网关节点实现无线通信。泵性能测试模式下，可以实现在役单螺杆泵/非在役单螺杆泵在一般工况/极限工况下泵性能测试，完成不同工况下泵容积效率、轴功率、扬程及总效率等性能参数计算，在此基础上进行性能曲线绘制及存储。

技术实现要素：

本发明的目的在于避免现有技术螺杆泵工况测试参数单一、泵效性能优劣判断不够迅速、泵效性能不能及时调整，使用寿命缩短的不足，提供一种用于螺杆泵在不同工况条下的性能检测装置和性能优良判断及转速优化控制方法。

本发明的目的是通过下述技术方案实现的：一种螺杆泵性能测试装置，包括：调频器1、三相异步电机2、联轴器3、转速扭矩传感器4、螺杆泵转子5、γ射线型原油含气率分析仪6、螺杆泵7、流量传感器8、管线9、第一截止阀10、第一压力变送器11、电动调节阀12、三相分离器13、增压泵14、质量流量计15、储液罐16、电加热器17、液位计18、第二截止阀19、温度传感器20、油气混合器21、第三截止阀22、第二压力变送器23、第四截止阀24、单向阀25、调节阀26、压力计27、第五截止阀28、气体流量计29、减压阀30、储气罐31和压缩机32，该装置还包括由plc33、上位机34、变频控制柜35和传感器36组成的参数监测装置；

三相异步电机2与调频器1电线连接，其输出端通过联轴器3与螺杆泵转子5连结；转速扭矩传感器4安装在转轴上；γ射线型原油含气率分析仪6安装在螺杆泵7进口端的管线9上，螺杆泵7进、出口两端的管线9上分别安装有流量传感器8；第一截止阀10两端通过管线9分别连接流量传感器8和第一压力变送器11；电动调节阀12、三相分离器13、增压泵14、质量流量计15和储液罐16通过管线9依次连接；带有液位计18的储液罐16底部安装有电加热器17；储液罐16、第二截止阀19和油气混合器21依次相连，接入管线9；第三截止阀22一端与第二压力变送器23通过管线9连接；第四截止阀24一端与单向阀25、调节阀26、第五截止阀28一端、气体流量计29、减压阀30、储气罐31和压缩机32顺序连接；管线9依次连接第四截止阀24一端与单向阀25、调节阀26、第五截止阀28一端、气体流量计29、减压阀30、储气罐31和压缩机32，第五截止阀28一端与压力计27由管线9连接；plc33分别与上位机34、变频控制柜35和传感器36通过有线方式连接，变频控制柜35、转速调频器1、泵7和转速扭矩传感器4依次通过有线方式连接。

进一步的，所述γ射线型原油含气率分析仪6结构，由第一探测器61，管道62，γ射线发射源63、信号调理及数据处理模块64和第二探测器65组成；γ射线发射源63发射γ射线穿过气液两相介质，被探测器在投射方向和90度方向计数，通过信号调理及数据处理模块64进行数据处理后，进而得出混合介质的含气率。

进一步的，所述传感器36包括转速扭矩传感器4、γ射线型原油含气率分析仪6、流量传感器8、压力变送器11、压力变送器23及温度传感器20。

进一步的，所述plc33包括电源331、输入模块332、cpu333、输出模块334、总线335、通信接口336和存储器337，电源331与输入模块332和输出模块334连接，输入模块332与总线335单通信连接，cpu333、通信接口336和存储器337与总线335双通信连接。

进一步的，所述上位机34组成包括磨损间隙参数设置模块341、螺杆泵转速神经网络模型的计算优化模型342、交流伺服电机转速控制模块343、采集数据计算模块344、其他采集数据模块345、数据最小二乘法处理模块346、存储打印模块347和图表显示模块348；

具体地，所述磨损间隙参数设置模块341和采集数据计算模块344为螺杆泵转速神经网络模型的计算优化模型342提供参数，优化结果传输到交流伺服电机转速控制模块343；采集数据计算模块344和其他采集数据模块345经数据最小二乘法处理模块346可在上位机上存储打印模块347和图表显示模块348操作。

进一步的，本发明提供一种螺杆泵性能测试方法，具体包括以下步骤：

(a)储气罐31储存空气，储液罐13装有密度800kg/m³和粘度为0.007pa·s的稀油；打开第二截止阀19和第四截止阀24，开启压缩机32、增压泵14和电加热器17，控制调节阀26的开度，使液气在油气混合器21混合；

(b)调节阀门19、阀门24、阀门26及调频器1，给定螺杆泵7一个进出口压力和转速；控制气液混合器21，给定进入螺杆泵7的介质的气体质量分数；

(c)转速扭矩传感器4检测转速n和扭矩t，流量传感器8检测流量q1，γ射线型原油含气率分析仪6检测原油含气率k，压力变送器11、压力变送器23检测泵进、出口压力p0、pi及温度传感器20检测混合液体的温度t；

(d)上位机中数据计算处理：利用公式ην＝q/qt计算螺杆泵7的容积效率ην；公式w＝tπn/30计算泵轴功率w；公式ηt＝w0/w计算泵总效率ηt；利用公式计算有效功率w0，其中γl为液相介质重度，p0为泵出口压力(mpa)，pi为泵进口压力(mpa)，k为泵进口含气率，ql为液相介质体积流量(m³/s)；

(e)改变步骤(b)中螺杆泵7的进出口压力、转速及进入螺杆泵7的气体质量分数，重复步骤(d)；

(f)采用最小二乘法将数据点拟合为曲线；

(g)在上位机中分别绘制和显示转矩δp～t，容积效率δp～ηv，泵轴功率δp～w，泵总效率δp～ηt图；

(h)在螺杆泵性能测试装置中，压力变送器11、压力变送器23和温度传感器20检测泵端压力p0、pi和温度t，原油粘度根据油品运动粘度公式：

式中，υt、υ0—温度为t、t0时油品的运动粘度，m²/s；μ—粘温指数，1/℃。磨损间隙在上位机通过手动设置；

(i)在上位机的数据优化模块中对rbf神经网络进行网络训练，再通过传感器采集和处理的实测数据进行优化处理，得出最优解；

(j)比较最优转速ni与实测转速nj，采用转速相对误差方法判断螺杆泵性能情况；螺杆泵处于最优的运行状态，相对误差ε＝0；螺杆泵处于较优的运行状态，相对误差ε≈0；螺杆泵处于静止状态，相对误差ε＝1；

(k)对于相对误差较大的实测转速，上位机将优化转速通过plc传送给调频器，采用负反馈控制的方法，调节螺杆泵至最优转速。

进一步的，所述单螺杆泵rbf神经网络进行网络训练包括以下子步骤：

i1：建立rbf神经网络，输入层由4个神经元组成，包括温度、原油粘度、泵端压差及磨损间隙。rbf网络隐含层神经元的个数应与输入向量的个数相对应，其隐节点功能函数是高斯函数；输出层由1个神经元组成，输出最优转速。

i2：基于k-均值聚类方法求取基函数中心c；网络初始化：随机选取h个训练样本作为聚类中心ci(1，2，…，h)；将输入的训练样本按最近邻规则分组：按照xn与中心为ci之间的欧氏距离将xn分配到输入样本的各个聚类集合θp(p＝1，2，…，p)中；重新调整聚类中心：计算各个聚类集合θp中训练样本的平均值，即新的聚类中心ci，如果新的聚类中心不再发生变化，则所得到的ci即为rbf神经网络最终的基函数中心。

i3：求解方差σi。rbf神经网络的基函数为高斯函数，因此方差σi可由下式求解：

其中，i＝1,2，…，h；cmax为所选取中心之间的最大距离。

i4：计算隐含层和输出层之间的权值。隐含层至输出层之间神经元的连接权值可以用最小二乘法直接计算得到，计算公式如下：

式中：p＝1，2，…，p；i＝1,2，…，h。

i5：将原始数据温度、原油粘度、泵端压差及磨损间隙对rbf神经网络进行网络训练。

i6：在螺杆泵性能测试装置中采集的数据并处理得到的温度、原油粘度、泵端压差传输至上位机的优化处理模块，磨损间隙通过手动设置，在rbf神经网络处理下输出最优转速。

本发明的有益效果是：

1、该发明装置可以模拟螺杆泵在多参数运行下的工况，并且监测处理数据从而减轻人们的工作负担，使螺杆泵性能的研究更贴近实际情况和需要。

2、该发明方法可以自动化地处理部分参数，能及时检测螺杆泵性能；采用的相对误差方法，能迅速地判断螺杆泵性能优劣情况；同时有效地提高试验效率。

3、该发明采用神经网络优化方法，输出最优转速，通过负反馈控制方法及时调整螺杆泵转速，使螺杆泵运行状态达到最优，延长螺杆泵的使用寿命。

附图说明

图1为本发明的不同运行工况下螺杆泵性能模拟实验装置的示意图；

图2为本发明的γ射线型原油含气率分析仪装置的示意图；

图3为本发明的螺杆泵性能检测和转速优化控制系统图；

图4为本发明的plc内部结构图；

图5为本发明的上位机数据处理结构图；

图6为本发明的螺杆泵性能模拟方法流程图；

图7为本发明的转速优化rbf神经网络结构的示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明，但本发明所保护的内容不局限于以下所述。

图1是本发明不同运行工况下螺杆泵性能模拟实验装置的示意图，调频器1、三相异步电机2、联轴器3、转速扭矩传感器4、螺杆泵转子5、γ射线型原油含气率分析仪6、螺杆泵7、流量传感器8、管线9、第一截止阀10、第一压力变送器11、电动调节阀12、三相分离器13、增压泵14、质量流量计15、储液罐16、电加热器17、液位计18、第二截止阀19、温度传感器20、油气混合器21、第三截止阀22、第二压力变送器23、第四截止阀24、单向阀25、调节阀26、压力计27、第五截止阀28、气体流量计29、减压阀30、储气罐31和压缩机32，该装置还包括由传感器36、plc33、上位机34和变频控制柜35组成的参数监测装置；

三相异步电机2与调频器1电线连接，其输出端通过联轴器3与螺杆泵转子5连结；转速扭矩传感器4安装在转轴上；γ射线型原油含气率分析仪6安装在螺杆泵7进口端的管线9上，螺杆泵7进、出口两端的管线9上分别安装有流量传感器8；第一截止阀10两端通过管线9分别连接流量传感器8和第一压力变送器11；电动调节阀12、三相分离器13、增压泵14、质量流量计15和储液罐16通过管线9依次连接；带有液位计18的储液罐16底部安装有电加热器17；储液罐16、第二截止阀19和油气混合器21依次相连，接入管线9；第三截止阀22一端与第二压力变送器23通过管线9连接；第四截止阀24一端与单向阀25、调节阀26、第五截止阀28一端、气体流量计29、减压阀30、储气罐31和压缩机32顺序连接；管线9依次连接第四截止阀24一端与单向阀25、调节阀26、第五截止阀28一端、气体流量计29、减压阀30、储气罐31和压缩机32；第五截止阀28一端与压力计27由管线9连接。

图2是本发明γ射线型原油含气率分析仪装置的示意图，第一探测器61，管道62，γ射线发射源63、信号调理及数据处理模块64和第二探测器65组成。

储气罐31储存空气，储液罐13装有密度800kg/m³和粘度为0.007pa·s的稀油；其实施步骤可按下列步骤进行：

打开第二截止阀19和第四截止阀24，开启压缩机32、增压泵14和电加热器17，控制调节阀26的开度，使液气在油气混合器21混合；

调节阀门19、24、26及调频器1，给定螺杆泵7一个进出口压力和转速；控制气液混合器21，给定进入螺杆泵7的介质的气体质量分数；

图3为螺杆泵性能检测和转速优化控制系统图，包括转速调频器1、螺杆泵7、plc33、上位机34、变频控制柜35和传感器36，传感器36包括转速扭矩传感器4、γ射线型原油含气率分析仪6、流量传感器8、压力变送器11、压力变送器23及温度传感器20；plc33分别与上位机34、变频控制柜35和传感器36通过有线方式连接，变频控制柜35、转速调频器1、泵7和转速扭矩传感器4依次通过有线方式连接。

图4为plc内部结构图，电源331、输入模块332、cpu333，输出模块334、总线335、通信接口336和存储器337，输入模块332接收传感器的采集数据，输出模块传输指令，通信接口与上位机连接。

图5为上位机数据处理结构图；磨损间隙参数设置模块341、螺杆泵转速神经网络模型的计算优化模型342、交流伺服电机转速控制模块343、采集数据计算模块344、其他采集数据模块345、数据最小二乘法处理模块346、存储打印模块347和图表显示模块348；

所述的磨损间隙参数设置模块341和采集数据计算模块344为螺杆泵转速神经网络模型的计算优化模型342提供参数，优化结果传输到交流伺服电机转速控制模块343；采集数据计算模块344和其他采集数据模块345经数据最小二乘法处理模块346可在上位机上存储打印模块347和图表显示模块348操作。

图6为螺杆泵性能模拟方法流程图，步骤如下：

n1：调节阀门等相关设备，设置进出口压力、转速和介质气体质量分数；

n2：螺杆泵传感器监测参数；

n3：数据计算处理和数据最小二乘法绘制图线；

n4：上位机螺杆泵性能图表显示；

n5：上位机建立rbf神经网络；

n6：进行网络训练；

n7：上位机数据采集和手动设置；

n8：神经网络输出最优转速ni；

n9：将实测转速nj与最优转速ni；

n10：判断转速相对误差在0.30％以内

n11：结束，否则将优化调节转速。

转速优化方法子步骤：

n12：上位机对plc下达调速指令；

n13：变频控制柜接收plc信息，并向变频器下达指令；

n14：采取负反馈控制方法，螺杆泵变频器调节螺杆泵转速；

n15：螺杆泵转速调节至转速相对误差在0.30％以内

n16：结束。

图7为转速优化rbf神经网络结构的示意图，将原始数据温度、原油粘度、泵端压差及磨损间隙对rbf神经网络进行网络训练。

转速扭矩传感器4检测转速n和扭矩t，流量传感器8检测流量q1，γ射线型原油含气率分析仪6，检测原油含气率k，压力变送器11、23检测泵进、出口压力p0、pi及温度传感器20检测混合液体的温度t；

利用公式ην＝q/qt计算螺杆泵7的容积效率ην，公式w＝tπn/30计算泵轴功率w，公式有效功率w0，公式ηt＝w0/w计算泵总效率ηt；

改变螺杆泵7的进出口压力、转速及进入螺杆泵7的气体质量分数，再次监测相关参数；

将传感器采集的数据通过通信接口传送到上位机，在上位机数据处理模块中，数据采用最小二乘法将数据点拟合为曲线；同时，将螺杆泵监测的数据用于螺杆泵性能优劣判断和螺杆泵转速的优化。

分别绘制转矩δp～t，容积效率δp～ηv，泵轴功率δp～w，泵总效率δp～ηt图；

将实验原始数据如表1，用于转速优化rbf神经网络训练；在螺杆泵性能测试装置中采集的数据经处理得到的温度、原油粘度、泵端压差传输至上位机的优化处理模块，磨损间隙通过手动设置，在rbf神经网络处理下输出最优转速，试验结果如表2；

表1原始数据

表2试验结果

由输出的最优转速ni与实测转速nj，采用转速相对误差方法判断螺杆泵性能情况，误差越小，螺杆泵性能越好；根据实际转速情况，通过分析相对误差，实测值与优化值相对误差ε在[0，0.10％]可以判断螺杆泵性能优；在(0.10％，0.20％]可以判断螺杆泵性能良好；(0.20％，0.30％]可以判断螺杆泵性能合格，在0.30％以上其性能差；螺杆泵在0.30％以上时，采用闭环负反馈控制方法，调节螺杆泵至最优转速。

本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。